人工智能：人类求知路上的新导师
这是苏笙的世界第七十篇文▲▲▲/往昔欲步入未来，故而生出故事/ /因长夜漫漫，你易遗忘//你如何从过往跋涉至当下，故而生出故事//当往昔记忆被擦除，当你除了故事//便再无可去追忆、可被铭刻之物时//为求永恒不朽，故而生出故事/踏上旅程起始自二零二二年Chat GPT惊艳问世，席卷全球之后，人工智能已成新时代的洪流，有人将其称作第四次信息工业革命。各类大模型如雨后春笋般涌现，AI已然成为新时代人类的必需利器。其实我对AI颇为抗拒，我更偏爱传统文化，钟情于那些古老的、手工的，沾染着人情温度的事物。故而对于如何
知网AI功能试用开放
点击上方“蓝字”关注我们怎样参与？ 登录医院数字图书馆网站点击“特色知识库——知网AI”或输网址www.cnki.net/登录知网首页，点击搜索框下方的【CNKI AI】，开启你的智能科研之旅吧！使用前请扫描下方二维码绑定个人账号（如无账号请先注册）开启权限（有效期2026.5.13-2026.7.31），也可直接联系图书馆获取账号（0552-3832235,883079）。CNKI AI，是中国知网全面拥抱AI，赋能知识服务的全新探索，是推进问答式增强检索和生成式知识服务的场景实践。平台基于Al技术驱动
AI游戏开发手记(11)：借助AI创作时的深度复盘
借助AI创作时的深度复盘近一个月深度使用AI最强烈的体会，就是迭代风潮极为迅猛，从早期的养虾玩法到如今的养马模式，昔日热门的养虾论调早已无人问津。大语言模型结合智能体架构构成了AI的基石，能够兼容海量定制化玩法，因此众多技术大牛纷纷打造了趁手的专属工具。鉴于目前利用AI制作游戏的群体尚属小众，专为游戏研发定制的AI辅助工具寥寥无几。我只好向各路行业先锋取经，汲取优秀的Agent应用策略，以此赋能我的游戏开发流程。本篇将分享几项在AI辅助开发中总结出的心得与策略。摒弃龙虾架构的替代策略我掌握了一种全新的长效
Oracle RAC 26ai：重塑数据库集群的 AI 时代
—— 聆听 Oracle RAC 26ai 分享，洞察下一代数据库演进近期研读 Oracle RAC 26ai 技术分享，我产生了诸多思考。当下讨论数据库架构，往往离不开 Kubernetes 和云原生概念，高可用与自动调度似乎成了默认标准。Oracle 为何依旧执着于深耕 RAC 技术？许多年轻开发者视 RAC 为老旧技术，认为其更新仅是修修补补，与 AI 距离甚远。然而深入听完演讲后，我发现 Oracle 并非在延续旧模式，而是在重新定义 RAC。如今的 RAC 已与十年前大相径庭。以往评估集群优劣，
产业智能化升级新路径：AI与PLM协同赋能制造转型
在当今新质生产力蓬勃发展的大环境下，工业AI技术正经历前所未有的快速迭代，制造业已步入以知识为驱动、以智能决策为特征的高级发展阶段。然而，大量制造企业仍面临共性困境：工艺诀窍散落流失、产业知识难以复用、各系统数据呈现孤岛化，企业构建Agent体系缺乏统一规范，业务与智能体之间协同不畅，阻碍了企业追求精益化提质、降低成本增加效益的升级进程。在此情势下，AI赋能新质制造专题研讨会于6月27日在上海鸿企中心成功举办。本次会议以"知识中枢与Agent协同的产业跃升之路"为核心议题，聚焦制造企业智能化升级关键课题，
FT GHS智能助手：AI驱动设计新纪元
引言：人工智能重塑线束设计格局在工业4.0时代，人工智能技术的迅猛进步，给线束领域注入了全新活力。随着智能化浪潮的持续推进，线束行业前景愈发广阔。在这场变革中，唯有坚持创新、紧随时代脉搏，方能在激烈的行业角逐中占据优势。让我们一同展望，AI与线束的深度结合，将揭开智能时代的新篇章，打造更高效、更绿色、更智慧的产品，助力社会迈向可持续未来。传统设计遭遇哪些难题？经验驱动型模式：过分倚重工程师个人经验，造成效率瓶颈，大量标准文件查阅→耗时且易出错文献查找困境：需手动搜索海量标准资料（单次查询平均花费45分钟）
新书速递：AI-Ready PostgreSQL 18 构建智能数据系统
AI-Ready PostgreSQL 18: Building Intelligent Data Systems with Transactions, Analytics, and VectorsISBN：9781806028474出版社：Packt Publishing到货周期：10-12 周内容简介面对生成式人工智能的全球浪潮，传统关系型数据库正经历前所未有的范式革新。如何让数据库原生适配大模型时代的语义检索需求？Vibhor Kumar 携手 Marc Linster 联合推出的《AI-Ready
AI阅界 | 学术研究智能伙伴
深夜时分，实验室的灯光依然亮着......你盯着屏幕上第47篇PDF文档，Ctrl+F搜索关键词无数次——❌ 研究方向更换了3次，导师建议“继续考虑”❌ 文献阅读速度永远跟不上新文献的发布速度❌ 好不容易找到一篇相关文献，却发现AI推荐的参考文献根本不存在❌ 撰写综述时，参考文献格式调整到崩溃如果这些场景你感同身受，那我们想告诉你：科研不必如此艰难。今天正式向你介绍这位“学术伙伴”：问天AI研究助手。网页版使用：https://assist.quryai.com/#/brain-storm/search桌
AI知识库准确率提升指南：文档上传后的关键步骤
许多团队上传文档至RAG系统后抱怨'AI不准确'。问题并不在于AI——知识库远非简单的文件上传。这是一份基于实际经验的企业知识库落地复盘。上个月，一位从事运营的朋友向我吐槽。他们公司花费两周搭建了一个'AI知识库'。内部的制度文档、产品手册、历史方案，全部导入其中。老板非常高兴，认为以后员工可以直接询问AI，无需再频繁找人。结果上线第一天就出现了问题。有人询问'出差报销标准是多少'，AI回答了一个三年前的旧标准。有人询问'新产品定价'，AI编造了一段文档中根本不存在的价格。更离谱的是，同一个问题被问两次，
AI科研九成用错？这份SOP让你精准突围
讲次讲次主题🎁 核心成果1文献检索实操与知识库构建50篇核心文献库 + 可检索知识库2精读文献，读清楚一篇论文文献精读卡片模板（可复用）3梳理研究空白，确定研究主题研究空白分析表 + 研究主题初稿4提炼研究框架与假设构建研究框架图 + 假设表 + 章节蓝图5数据查找与AI赋能定性/定量研究清洁数据集 + 变量说明表6SPSS、结构方程与面板计量的AI赋能基准回归结果表7面板计量进阶与结果可视化完整结果图表 + 结果章节初稿8文献综述、引言与摘要写作综述+引言+摘要初稿9讨论部分的写作讨论 + 结论初稿10
AI助力科研全流程实战：从申请到论文一键通
导语 拿到一个通用 AI 科研框架，面对新课题如何从头跑到出成果？ 本教程面向“需要落地实操”的科研人。全程手把手、配真实示例、提供可直接复制的 Prompt。 🕒阅读预期：通读约 20 分钟；实操约 1-3 天（取决于材料齐备度）。 💡核心提示：框架不绑定任何主题，文中所有【方括号】均为需要你替换的课题内容，示例以「操舞课题」演示跑通全过程。本框架把一个研究课题的生命周期拆成了三段递进任务，它们共享同一套文献、数据和申请书底座：⚠️关键纪律：三段措辞不同，严禁串台！在项目根目录下启动你的 AI 助手（如
Leo：专为机械设计打造的AI助手
Leo 的定位非常明确：它并非取代 SolidWorks、NX、Creo 等建模工具，而是为机械与 CAD 工程师量身打造的工程智能助手。它专注解决以下几类核心需求：工程问答 可直接询问材料特性、结构设计、制造工艺、行业标准、计算公式或装配难题。关键在于，它专为机械工程场景优化，非通用聊天机器人。基于 CAD/装配提问 可围绕当前 CAD 模型、装配关系或现场问题提问，获得贴合实际设计语境的精准建议。工程计算 Leo Chat 支持基础数值运算与分析，能自动查找公式、输入参数、执行计算并标注来源，适用于初
暑期AI科研特训：提升医学研究效能与智能助手构建
一位三甲医院的主治医师，白天忙于门诊、查房和手术，晚上还需阅读文献、撰写论文、修改标书。这不是个别现象，而是广大临床医生的真实写照。医学研究有其独特性——临床任务消耗了大量精力，留给科研的时间十分有限；然而，医学研究的输出要求（如职称晋升、项目申请、学位论文）却从未降低。人工智能的进步，为这一难题带来了新的突破口。正如北京清华长庚医院李栋教授所言：“AI为医师打造了一种类似‘超级智库’的工作方式。过去医师的诊疗能力依赖个人积累，如今，除了自身经验，全球范围内的优质诊疗实践都能被整合利用，这好比给医师配了一
AI智能体面试指南(12)- 法律领域的智能体落地实践
引言在智能体商业化的各赛道中，法律领域对“依据可溯性”的标准最为苛刻——法庭绝不认可“AI大致这么想”，辩护方也无法拿着“虚构法条”出庭。此前我们探讨了医疗、金融、制造及传媒等场景，今日进入第五大领域——法律（Legal）。核心考点聚焦于三处：超长文本解析（百页以上合同）、RAG搜索准确度、依据可溯性（抑制幻觉）。法律智能体的根本博弈，在于“法理推演的模糊性”同“判决与契约条文的严密性”之间的工程冲突。考题：某律所并购团队单季度需审核两百多份SPA（股权收购协议），均长一百五十页、超八百项条款。以往纯人工
开启智慧科研新模式|图书馆开展超星AI闻道数据库专项培训
开启智慧科研新模式图书馆开展超星AI闻道数据库专项培训seminar为切实提升我校教师信息检索能力，借助数字化手段助推教学科研高质量发展，6月25日下午，图书馆在一楼报告厅举办超星AI闻道科学导航数据库专项培训会，各教学单位教师代表参加培训。AI 助力科研增效此次培训特别邀请江西超星信息技术有限公司资深讲师刘雅玲担任主讲。刘雅玲老师专注高校AI教研赋能多年，具备丰富的一线实操培训经历，本次以《告别低效探索，开启科研新模式——超星AI闻道科学导航全链路赋能精讲》为题进行专业讲解。超星AI闻道科学导航平台专为